Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Menerapkan Algoritma Neural Network Pada

## Chatbot Mengenai Pariwisata Di Provinsi Bangka Belitung
Ristian Mahendra 1 , Mia Kamayani 2,* 1,2 Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof.Dr.HAMKA, Jakarta, Indonesia
e-mail: 1 ristianmahendra06@gmail.com , 2,* mia.kamayani@uhamka.ac.id e-mail Penulis Korespondensi: mia.kamayani@uhamka.ac.id
Abstract
Bangka Belitung Province, precisely in South Bangka regency, is one of the areas that have the potential to be visited by tourists. However, not all attractions are known by tourists due to lack of information. From these problems, researchers tried to develop a chatbot system. Chatbot is a program that conducts conversations between humans and machines using human language. This  chatbot  system  aims  to  help  tourists  do  questions  and  answers  automatically  to  find information  about  tourist  attractions  in  South  Bangka.    The  chatbot  system  applies  a  model with a natural language processing approach and neural network algorithms. This study aims to create a chatbot model that can provide information with good accuracy about paratourism in Bangka Belitung Province, especially South Bangka district. The data used in this study were the  results  of  interviews  and  filling  out  questionnaires  to  the  community.  Then  the  data obtained is stored and converted into JSON format consisting of 173 tags, 618 patterns, and 187 responses.  Then  preprocessing  the  data  was  carried  out  by  taking  25  random  test  questions. The results of the chatbot system accuracy test got an accuracy score of 92% from 25 questions asked  randomly  by  getting  an  error  value  of  8%.  From  the  results  of  accuracy  testing,  the chatbot system gets a response by looking at the appropriate questions asked by users based on tags, so that they can get the right answer.
Keywords : South Bangka; Tourism; Chatbot; Natural Language Processing; Neural networks

## Abstrak
Chatbot  merupakan  program  yang  melakukan  percakapan  antara  manusia  dengan  mesin dengan  menggunakan  bahasa  manusia.  Sistem  chatbot  ini  bertujuan  untuk  membantu wisatawan  melakukan  tanya  jawab  secara  otomatis  untuk  mencari  sebuah  informasi mengenai objek wisata yang ada di Bangka Selatan.  Sistem chatbot menerapkan sebuah model dengan pendekatan Natural language processing dan algoritma neural networks. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sebuah model chatbot yang bisa memberikan informasi dengan akurasi  yang  baik  mengenai  pariwisata  yang  ada  di  Provinsi  Bangka  Belitung  khususnya kabupaten  Bangka  Selatan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  hasil  dari wawancara  dan  pengisian  kuesioner  ke  masyarakat.  Kemudian  data  yang  didapatkan disimpan dan diubah kedalam bentuk format JSON yang terdiri dari 173 tag, 618 patterns, dan 187  responses.  Lalu  dilakukan  preprocessing  data  dengan  mengambil  data  test  sebanyak  25 pertanyaan secara random. Hasil pengujian akurasi sistem chatbot mendapatkan sebuah nilai akurasi  sebesar  92%  dari  25  pertanyaan  yang  ditanyakan  secara  random  dengan mendapatkan  nilai  kesalahan  sebesar  8%.  Dari  hasil  uji  coba  akurasi  sistem  chatbot mendapatkan  sebuah  respon  dengan  melihat  pertanyaan  sesuai  yang  diajukan  user berdasarkan tag, sehingga dapat mendapatkan jawaban yang tepat.
Kata  Kunci: Bangka  Selatan;  Pariwisata;  Chatbot;  Natural  Language  Processing;  Neural networks
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Bangka Belitung adalah sebuah provinsi di Indonesia dengan dua pulau utama,  Bangka  dan  Belitung.  Ada  tujuh  kabupaten  di  Bangka  Belitung: Kabupaten  Bangka  Tengah,  Kabupaten  Bangka  Selatan,  Kabupaten  Bangka, Kabupaten  Bangka  Barat,  Kabupaten  Belitung,  Kabupaten  Belitung  Timur, dan  Kota  Pangkalpinang  yang  merupakan  ibu  kota  provinsi.  Ada  banyak tempat  wisata  menarik  yang  wajib  dikunjungi  di  Bangka  Belitung  [1].  Akan tetapi,  tidak  semua  objek  wisata  yang  diketahui  oleh  wisatawan  karena keterbatasan  informasi.    Wisatawan  biasanya  mencari  informasi  mengenai seputaran  objek  wisata  di  website.  Pencarian  sebuah  informasi  di  website ternyata  kurang  efektif  dan  jelas.  Atas  masalah  itu  perlu  dibuat  program aplikasi yang memudahkan wisatawan agar lebih interaktif. Wisatawan bisa melakukan sebuah proses Tanya jawab dengan menggunakan chatbot untuk mendapatkan sebuah informasi.
Chatbot merupakan  program  yang  melakukan  sebuah  percakapan antara  manusia  dengan  mesin  memakai  bahasa  manusia  [2].  Secara  umum chat  terdiri  dari  dua  kata  yaitu  chat  dan  bot.  Dalam  dunia  komputer,  chat dapat  diartikan  sebagai  kegiatan  komunikasi  yang  menggunakan  tulisan. Pada  saat  yang  sama,  bot  adalah  program  yang  memiliki  informasi  yang, ketika  dimasukkan,  menghasilkan  keluaran  sebagai  respons [3].  Dalam membuat chatbot membutuhkan  sebuah  model  untuk  melakukan  proses training data  dan testing dengan  menggunakan  sebuah  algoritma machine learning yaitu Neural Network [4]. Salah satu algoritma pembelajaran mesin yang  paling  populer  sekarang  adalah  algoritma  jaringan  saraf  tiruan  atau neural  network [5] . Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  gagasan  bagaimana aturan kerja otak bekerja dan diimplementasikan ke dalam Komputer [6].
Penelitian yang berkaitan dengan implementasi chatbot menggunakan algoritma neural  network .  Pertama  penelitian  dari  Deby  Fambayun,  Frigit  , Asrofi  Buntoro,  Ghulam,Masykur,  Fauzan  “Penerapan  Algoritma Neural Network Pada Chatbot Bahasa  Jawa  Tingkat  Tutur  Krama  Alus”,  2022 menjelaskan  bahwa  dengan  menggunakan  metode Neural  Network untuk desain  chatbot  mencapai  akurasi  0,9 dan  pengujian usability, aplikasi mendapatkan nilai Akurasi 72,8% dan mendapatkan predikat baik [6]. Kedua penelitian  dari  I.  Ruben  and  T.  Lesmana,  “Implementasi Neural  Network untuk  Pembuatan Chatbot Menggunakan  Dataset  Pertanyaan  Mahasiswa,
2022. Penelitian dibuat bertujuan untuk melakukan sebuah model agar bisa digunakan untuk melatih aplikasi “chatbot” yang tahu bagaimana menjawab pertanyaan  dari  mahasiswa  tentang  permasalahan  yang  ada  di  dalam  buku panduan  mahasiswa  Kalbis Institute .  Tahap  pengujian  dari  penelitian  ini adalah  untuk  mendapatkan  hasil  model  yang  ketika  dilatih  1000  kali memberikan  hasil  akurasi  98%  dan  nilai  loss  sebesar  0,05275  [7].  Ketiga penelitian  Fadli,  Muhammad  Furqon,  Buntoro,  Ghulam  Asrofi,  Masykur, Fauzan,  “Penerapan  Algoritma  Neural  Network  Pada  Chatbot  Pmb Universitas  Muhammadiyah  Ponorogo  Berbasis  Web”    penelitian  ini  dibuat agar  memudahkan  menemukan  sebuah  informasi  dengan  benar  dan  cepat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
seperti apa yang ingin ditanyakan mengenai masalah dalam PMB Universitas Muhammadiyah  Ponogoro  dan  menjelaskan  hasil  akurasi  sebuah  model dengan  menggunakan  neural  network  dengan  tingkat  akurasi  0.8%  [8]. Penelitian  Keempat  Hikmah,  Alifya,  Azmi,  Fairuz,  Nugrahaeni,  Ratna  Astuti “ Implementasi  Natural  Language  Processing Pada Chatbot Untuk  Layanan Akademik” penelitian ini mendapatkan hasil pengujian akurasi sebesar 100% dengan menggunakan algoritma neural network [9].  Keenam penelitian dari T. A. Zuraiyah, D. K. Utami, and D. Herlambang, “Implementasi Chatbot Pada Pendaftaran  Mahasiswa  Baru  Menggunakan Recurrent  Neural  Network” , 2019. Penelitian ini dibuat untuk menciptakan sistem chatbot langsung yang bisa  berinteraksi  terhadap  manusia  tentang  informasi  pendaftaran  siswa baru  memakai  algoritma  RNN  untuk  pendataan  teks.    Hasil  uji  coba  dalam Penelitian  ini  menggunakan confusion  matrix mendapatkan  nilai  akurasi sebesar  88%,  untuk presisi 95%  dan recall 92%  [10].  Berdasarkan  uraian diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menciptakan  sebuah  model chatbot dengan memberikan informasi akurasi yang baik mengenai pariwisata yang ada  di  Bangka  Belitung  tepatnya  di  Bangka  Selatan  dan  memakai  sebuah algoritma neural network.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  penulis  melakukan  beberapa  tahapan,  yaitu  tahap pertama melakukan sebuah identifikasi masalah yang akan diteliti, kemudian melakukan literatur  review terhadap  topik  dengan  melihat  penelitian terdahulu  termasuk  metode  atau  algoritma  yang  digunakan.  Setelah  itu peneliti  melakukan  pengumpulan  data  yang  diperlukan  yang  dimana  data yang didapatkan akan dirubah file menjadi JSON. Data dihasilkan dalam file JSON akan dilakukan sebuah tahap preprocessing data dimana data tersebut dibagi menjadi dua bagian, yaitu 90% data latih dan 10% data uji tersebut akan  digunakan  untuk  membuat  model  dengan  menggunakan  metode algoritma neural  network. Setelah  model  dibuat  akan  dilakukan  tahap training model yang dimana untuk melihat sebuah akurasi yang didapatkan terbaik,  setelah  itu  dilakukan  sebuah  pengujian  untuk  melihat  apakah algoritma  yang  digunakan  merespon  dengan  baik  atau  tidak.  Berikut  alur metodologi penelitian menggunakan algoritma neural network diGambarkan di Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.1. Pengumpulan Data
Saat  mengumpulkan  data dilakukan  dengan  cara  wawancara  serta kuisioner kepada masyarakat untuk mencari sebuah informasi apa saja yang ingin ditanyakan seputar wisata yang terdapat di Bangka Belitung utamanya kabupaten  Bangka  Selatan.  Setelah  melakukan  wawancara  dan  penyebaran kuesioner  maka  data  yang  nanti  didapatkan  akan  dibuat  ke  dalam  bentuk berformat  JSON  [10].  Dataset  dalam  json  memiliki  format,  sebagai  berikut [11]:
a) Tag adalah sebuah kategori yang digunakan untuk sebuah program dalam menentukan respon.
b) Patterns adalah  sebuah  kalimat  berupa  pertanyaan  yang  ingin ditanyakan/diharapkan oleh user
c) Respons adalah sebuah jawaban diberikan sesuai dengan pertanyaan yang diajukan sesuai dengan tag dan patterns.

## 2.2. Pre-Processing Data
Dalam tahap pre-processing , data diolah menggunakan metode natural language  processing .  NLP  ( Natural  language  processing) yaitu  kemampuan untuk  melatih  mesin  agar    dapat  memahami  dan  mengerti  arti  dari  bahasa manusia  dan  meresponnya    [12].  Tahap  dari preprocessing data  yang terdapat di dalam natural language processing yaitu case folding, tokenizing, stemming dan bag of word [8] .
a) Case Folding yaitu suatu proses mengubah semua kalimat  menjadi huruf kecil  dan  menghapuskan  karakter  selain  huruf    [13].  Proses  dari case folding terdapat di Gambar 2.

## Gambar 2. Casel Folding
b) Tokenizing yaitu sebuah proses mengubah kalimat menjadi  sebuah kata berdasarkan spasi [12]. Prose dari tokenizing pada Gambar 3.

## Gambar 3. Tokenizing
c) Stemming yaitu  Proses  mengubah  kata  yang  memiliki  kata  berimbuhan dari  hasil tokenizing menjadi  kata  dasar  [14].  Proses stemming pada Gambar 4.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 4. Stemming
d) Bag  Of  Word yaitu  Proses  pengumpulan  kalimat  menjadi  kata  ke  dalam bentuk array atau  matriks  lalu  memodelkan  setiap  kata  dengan menghitung kemunculan dari setiap kata [15] seperti tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Bag Of Word Kata Bag Of Vector Wisata 1  0  0  0  0  0 yang 0  1  0  0  0  0 terdapat  0  0  1  0  0  0 Di 0  0  0  1  0  0 bangka  0  0  0  0  1  0 selatan 0  0  0  0  0  1

## 2.3. Algoritma Neural Network
Jaringan saraf tiruan atau Neural Network (NN) adalah suatu algoritma komputer  yang  memiliki  kemampuan  untuk  memecahkan  masalah  yang kompleks.  Algoritma  ini  bekerja  dengan  meniru  proses  kerja  otak,  di  mana terdapat sejumlah neuron sebagai unit pemroses informasi yang terhubung dalam  lapisan-lapisan  dan  saling  berinteraksi  melalui  koneksi  sinaptik dengan  bobot  tertentu,  sehingga  menghasilkan  keluaran  (output)  yang diinginkan[16]. Neural network memiliki 3 jenis layer yaitu [17] yaitu Input layer berfungsi  menerima input,  Hidden  layer berfungsi  untuk  memproses input dan Output  layer berfungsi  untuk  menghasilkan output. Model  dari arsitektur neural network bisa di lihat pada Gambar 5:
Gambar 5. Arsitektur Neural Network
Setiap lapisan NN memiliki fungsi aktivasi. Fungsi aktivasi adalah fungsi yang menentukan apakah output dari sebuah neuron adalah linear atau non- linear. Fungsi aktivasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## a) Fungsi Aktivitas ReLU
Fungsi  ReLU  ( Rectified  Linear  Unit )  adalah  fungsi  aktivasi  sederhana yang  mengubah  nilai  negatif  menjadi  nol  tanpa  operasi  eksponensial, perkalian,  atau  pembagian.  Persamaan  (1)  dan  (2)  digunakan  untuk menjelaskan fungsi aktivasi ReLU.
( )   (    )
(1)
( )     *
(2)
b) Fungsi aktivitas sofmax
Fungsi  softmax  adalah  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  multi-kelas  berdasarkan  probabilitas  tertinggi.  Fungsi  ini menghasilkan  nilai  probabilitas  keluaran  antara  0  dan  1.  Persamaan  (3) mengGambarkan fungsi softmax.
( ) (  ) ∑    (  )
( )
Saat membuat model neural network, beberapa parameter digunakan untuk pelatihan model, yaitu [18] :
a. Epoch adalah proses pengulangan dalam pelatihan model untuk mencari sebuah akurasi dari model yang terbaik dan error yang kecil.
b. Batch  size yaitu  proses  penyebaran  total  sampel  data  selama  pelatihan mode.
c. Iteration yaitu  total batch dalam proses epoch untuk  melewati feedword dan backward.
d. Loss yaitu melihat nilai error yang agar model yang buat sangat baik.

## 2.4. Training Model
Proses  pelatihan  menggunakan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  atau neural  network ,  yaitu  rangkaian feedforward dimana  neuron  dihubungkan dengan  suatu  bobot.  Melatih  data  membuat  model  untuk  memprediksi pertanyaan yang dimasukkan oleh pengguna. Didalam proses training model terdiri dari tiga jenis lapisan yakni input layer, hidden layer dan output layer .
Pada proses training data dari hidden layer digunakan fungsi aktivasi ReLU, sedangkan pada output layer digunakan fungsi aktivasi Softmax.
2.5. Pengujian Uji coba ini dilakukan untuk melihat bahwa chatbot yang dibuat mampu beroperasi dengan tepat setelah dibuat dan didesain. Kemudian proses tahap uji  coba  ini,  model  yang  sudah  dibuat  akan  di test untuk  melakukan  proses tanya jawab tentang pariwisata yang terdapat di Bangka Belitung khususnya di  kabupaten  Bangka  Selatan.  Pengujian  dilakukan  dengan  mengambil  25 pertanyaan  untuk  meninjau  apakah chatbot dapat  memberikan  respon  dari pertanyaan  yang  diajukan.  Untuk  melihat  sebuah  akurasi  model  dan kesalahan  jawaban  agar  tidak  terjadi overfitting dapat  menggunakan perhitungan (4) dan (5):
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
( )

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  dipakai  dalam  penelitian  adalah  data  hasil  dari  pengisian kuesioner  dan  wawancara  kepada  masyarakat.  Kemudian  data  yang didapatkan  disimpan  dan  diubah  kedalam  bentuk  format  JSON  yang  terdiri dari 173 tag , 618 patterns, dan 187 responses . Contoh dataset untuk berbagai jenis  pertanyaan  dari  pengguna  dengan  maksud  khusus  untuk  obrolan  dan jawaban  terkait  pertanyaan  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6  Jika pola  yang  cocok  ditemukan,  sistem  mengirimkan responses kembali  ke pengguna. Namun, jika pola tidak ditemukan, bot akan memberikan responses default [19] .

## Gambar 6. Data set JSON
Setelah  dataset  dibuat,  akan  dilakukan preprocessing data.  Kemudian dilakukan  proses  yaitu case  folding,  tokenizing,  stemming dan bag  of  word. Hasil dari pre-processing mendapatkan 127 token atau kata unik dan 173 tag . Hasil  dari stemming kata  diubah  seperti  angka  array  yaitu  0  dan  1.  Data dibagi  menjadi  2  yaitu  data train x  dan train y.  Data train x  array  token sedangkan train y berisi aray tag . Hasil dari proses case folding dapat dilihat di  Gambar  7,  hasil  proses stemming dilihat  diGambar  8,  dan bag  of  word dilihat diGambar 9.
Gambar 7. Hasil Case Folding
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 8. Hasil Stemming

## Gambar 9. Hasil Bag Of Word
Setelah  melakukan  tahap pre-processing data,  selanjutnya  akan dilakukan training menggunakan  algoritma neural  network sebuah  model dengan inputan 4  layer  yaitu layer pertama  menggunakan  128 perceptron untuk  melatih  data  dengan  menerapkan  fungsi  aktivitas  ReLU. Layer kedua menggunakan hidden  layer dan perceptron sebanyak  200  dengan menerapkan  fungsi  aktivitas  ReLU. Layer ketiga  menggunakan hidden  layer dan perceptron layer  100  dengan  fungsi  aktivitas  ReLU.  Dan  terakhir menggunakan Dense Output Layer sebanyak 16 neuron dengan menggunakan fungsi Softmax.
Dari  model  yang  telah  dibuat  akan  dilakukan  proses  dalam  pelatihan data  yang  dijalankan  dengan  berkali-kali  dan  tersusun  sehingga mendapatkan sebuah skor akurasi yang terbaik dan memiliki nilai loss yang sangat  kecil.  Hasil  nilai  dari  sebuah  akurasi  dan loss diGambarkan  dengan grafik. Dalam hasil training untuk membuat model terbaik dengan dilakukan iterasi dengan epoch 250,500,700 dan 1000 terdapat pada table 2:
Tabel 2. Pelatihan Data Pengujian Epoch Akurasi Loss 1 250 0.6866 0.9714 2 500 0.8546 0.5128 3 700 0.9338 0.2924 4 1000 0.9709 0.1252
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari  hasil  tabel  2  yang  dimana  menerapkan  nilai epoch yang  berbeda,  hasil pengujian ke-4 dengan nilai epoch 1000 yang memiliki performa model yang paling baik. Oleh sebab itu model yang  diambil yaitu model hasil pengujian ke-4.  Hasil  dari  nilai  akurasi  dan loss pada  pengujian  model  bisa  dilihat  di Gambar 14 berikut:
Gambar 10. Hasil Training model
3.1. Implementasi aplikasi
3.1.1. Tampilan Chatbot
Tampilan chatbot yaitu  suatu  proses  yang  digunakan user untuk melakukan  sebuah  percakapan  antara  pengguna  dengan bot mengenai pertanyaan informasi seputaran objek wisata Bangka selatan [20]. Tampilan chatbot terdapat pada Gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Halaman Chatbot
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.1.2. Pengujian Sistem Chabot
Pada  pengujian  sistem chatbot melakukan  Uji  akurasi  yang  bertujuan untuk  mengetahui  dan  mengevaluasi  apakah  sistem chatbot ini  memiliki akurasi  yang  tepat  atau  tidak.  Kemudian,  pada  pengujian  sistemnya dilakukan  pengujian  dengan  memberikan  25  pertanyaan  mengenai  objek wisata  yang  ada  di  Bangka  Selatan.  Dari  hasil  pengujian  25  pertanyaan mendapatkan 23 pertanyaan yang benar dan 2 pertanyaan yang salah. Cara menghitung akurasi dan kesalahan bisa dilihat di persamaan (3) dan (4):
Berdasarkan  perhitungan  akurasi  dan  kesalahan  pada  persamaan  (1) dan  (2)  mendapatkan  sebuah  akurasi  sebesar  92%  serta  kesalahan  8%. Berikut  ini  contoh  hasil  pengujian  3  pertanyaan  dalam  tampilan Chabot dilihat pada Gambar 18:
Gambar 12. Tampilan Halaman Chatbot Hasil Interaksi
4.  SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian diatas, peneliti dapat mengambil beberapa kesimpulan bahwa hasil dari pembuatan Chabot agar membantu wisatawan dalam mencari informasi mengenai objek wisata yang ada di Bangka Selatan. Dalam  menggunakan  algoritma neural  networks berhasil  diterapkan  pada chatbot sehingga  dapat  menjawab  pertanyaan  yang  diajukan  oleh user dengan  baik.  Hasil  pengujian  akurasi  sistem chatbot mendapatkan  sebuah
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
nilai  akurasi  sebesar  92%  dari  25  pertanyaan  yang  ditanyakan  secara random dengan mendapatkan nilai kesalahan sebesar 8%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Megawandi,  “Pembangunan  Pariwisata  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka Belitung dalam Pendekatan Whole of Government,” J. Widyaiswara Indones. ,
vol. 1, no.
2, pp. 108–119, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.iwi.or.id/ojs/index.php/iwi/article/view/27/26
[2] V.  R.  Prasetyo,  N.  Benarkah,  and  V.  J.  Chrisintha,  “Implementasi  Natural Language  Processing  Dalam  Pembuatan  Chatbot  Pada  Program  Information Technology Universitas Surabaya,” Teknika , vol. 10, no. 2, pp. 114–121, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i2.370.
[3] D.  Irga,  B.  N.  Fakhri,  C.  Prianto,  and  S.  Fachri  Pane,  “Seminar  Nasional Informatika dan Aplikasinya (SNIA) 2021 ISSN: 2686-6595 Cimahi,” pp. 1–8, 2021.
[4] N.  A.  Purwitasari  and  M.  Soleh,  “Implementasi  Algoritma  Artificial  Neural Network  Dalam  Pembuatan  Chatbot  Menggunakan  Pendekatan  Natural Language  Parocessing,” J.  IPTEK ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  14–21,  2022,  doi: 10.31543/jii.v6i1.192.
[5] N.  Nurmila,  A.  Sugiharto,  and  E.  A.  Sarwoko,  “Algoritma  Back  Propagation Neural  Network  Untuk  Pengenalan  Pola  Karakter  Huruf  Jawa,” J.  Masy.
Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2010, doi: 10.14710/jmasif.1.1.74.
[6] F. Deby Fambayun, G. Asrofi Buntoro, and F. Masykur, “Penerapan Algoritma Neural Network Pada Chatbot Bahasa Jawa Tingkat Tutur Krama Alus,” J. Tek. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 40–46, 2022.
[7] I.  Ruben  and T.  Lesmana,  “Implementasi Neural Network  untuk  Pembuatan Chatbot Menggunakan Dataset Pertanyaan Mahasiswa,” vol. 8, no. 1, pp. 573– 581, 2022.
[8] M.  F.  Fadli,  G.  A.  Buntoro,  and  F.  Masykur,  “Penerapan  Algoritma  Neural Network Pada Chatbot Pmb Universitas Muhammadiyah Ponorogo Berbasis Web,” JuSiTik  J. Sist. dan Teknol. Inf. Komun. , vol. 6, no. 1, pp. 13–22, 2023, doi: 10.32524/jusitik.v6i1.786.
[9] A.  Hikmah et  al. ,  “Implementasi  Natural  Language  Processing  Pada  Chatbot Untuk Layanan Akademik,” vol. 10, no. 1, pp. 371–382, 2023.
[10]  T. A. Zuraiyah, D. K. Utami, and D. Herlambang, “Implementasi Chatbot Pada Pendaftaran  Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Recurrent  Neural  Network,” J. Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa ,  vol.  24,  no.  2,  pp.  91–101,  2019,  doi: 10.35760/tr.2019.v24i2.2388.
[11]  A.  S.  Toamain,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Chatbot  Sebagai  Virtual  Assistant Dalam Pelayanan Pengguna Data Di Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku,” J. Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 24–31, 2021, doi: 10.52643/jti.v7i1.1292.
[12]  Y.  Yunefri,  Y.  E.  Fadrial,  and  S.  Sutejo,  “Chatbot  Pada  Smart  Cooperative Oriented  Problem  Menggunakan  Natural  Language  Processing  dan  Naive Bayes Classifier,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 131– 140, 2021, doi: 10.31539/intecoms.v4i2.2704.
[13]  P.  Y.  S.  . M.  S.  R.  Astiningrum  Mungki.,  “Implementasi  NLP dengan  Konversi Kata pada Sistem Chatbot Konsultasi Laktasi,” J. Inform. Polinema , vol. 5, no. November, pp. 46–52, 2018.
[14]  K.  D.  Ningtyas,  R.  Kurniawan,  and  A.  Armansyah,  “Penerapan  Natural
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 698-709 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Language  Processing  Pada  Aplikasi  Chatbot  Info  Layanan  Kantor Menggunakan Naive Bayes Algorithm,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan  Sist.  Komput.  TGD) ,  vol.  6,  no.  1,  p.  266,  2023,  doi: 10.53513/jsk.v6i1.7413.
[15]  A.  Almustaqim  and  A.  N.  Toscany,  “Perancangan  Sistem  Chatbot  Sebagai Virtual Assistant Pada Pt. Everbright Jambi,” Skanika , vol. 5,  no. 2,  pp. 228– 239, 2022, doi: 10.36080/skanika.v5i2.2953.
[16]  D.  Yuliana,  Purwanto,  and  C.  Supriyanto,  “Klasifikasi  Teks  Pengaduan Masyarakat Dengan Menggunakan Algoritma Neural Network,” J. KomtekInfo , vol. 5, no. 3, pp. 92–116, 2019, doi: 10.35134/komtekinfo.v5i3.35.
[17]  B. Warsito, “Kapita Selekta Statistika Neural Network,” 2009.
[18]  T.  Iskandar  Zulkarnain  Maulana  Putra,  A.  Farhan  Bukhori,    dan  Ilmu Pengetahuan  Alam,  and  U.  Gadjah  Mada,  “Model  Klasifikasi  Berbasis Multiclass  Classification  dengan  Kombinasi  Indobert  Embedding  dan  Long Short-Term Memory untuk Tweet Berbahasa Indonesia (Classification Model Based on Multiclass Classification with a Combination of Indobert Embedding and  Long  ,” J.  Ilmu  Siber  dan  Teknol.  Digit. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–28,  2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.35912/jisted.v1i1.1509
[19]  Mahardhika Chandra, Rizki Pratama, Fathan Azka Pradana, and Alvita Bonita, “Chatbot Interaksi Rumah Sakit menggunakan FFNN,” Indones. J. Data Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 62–68, 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i1.36.
[20]  A.  Muhidin,  M.  Danny,  and  E.  Rilvani,  “Algoritme  Multinomial  Naïve  Bayes Pada Aplikasi Chatbot Layanan Informasi Berbasis Teks,” Progresif J. Ilm. … , pp. 71–80, 2023, [Online]. Available: http://ojs.stmik- banjarbaru.ac.id/index.php/progresif/article/view/1113%0Ahttp://ojs.stmi k-banjarbaru.ac.id/index.php/progresif/article/download/1113/640